Время прочтения: 3 минуты
С каждым днем появляется все больше и больше исследований с применением ChatGPT от OpenAI. Модель взаимодействует с пользователем в диалоговом режиме и дает развернутые ответы с примерами практически на любые вопросы. Чат-бот помогает написать базовый код на любом языке программирования, дать подробное описание метода/инструмента и многое другое. Об использовании ChatGPT в повседневной жизни ГИС-специалиста мы уже рассказывали в предыдущей публикации, а в этой статье рассмотрим конкретный пример применения искусственного интеллекта при создании карт.
Каждый год публикуются многочисленные рейтинги городов мира с самым высоким уровнем качества жизни. Создавая рейтинги, исследователи стараются учитывать как можно больше показателей, например: качество системы здравоохранения, стоимость жилья, наличие рабочих мест, инфраструктуру города, культурную жизнь и многое другое. Милан Яносов, кандидат наук и специалист по работе с данными (PhD in Network and Data Science), создал серию карт дорожных сетей лучших городов для жизни на основе шести международных рейтингов.
Для автора был важен контраст между сетью дорог и фоном. Он использовал модель ChatGPT для выбора цветовой палитры картографических изображений. Милан запросил чат-бот создать палитру из 12 пар цветов, включая коралловый, желтый и другие, и бот составил подборку цветов в удобном формате для пользователя — в виде цветового кода HTML.
Запрос автора карт:
"Give me please a color palette of 12 pairs of colors which include the pairs of CherryRed and OffWhite, Coral and Yellow, and BubblegumPink and CherryRed when the colors are ordered based on the primary colors."
Ответ бота выглядел следующим образом:
"Sure, here is a color palette of 12 pairs of colors that include the pairs of Cherry Red and Off White, Coral and Yellow, and Bubblegum Pink and Cherry Red, ordered based on the primary colors:
Cherry Red (#ff0000) and Off White (#f5f5f5)
Coral (#ff7f50) and Yellow (#ffff00)
Bubblegum Pink (#ffc0cb) and Cherry Red (#ff0000)
Red-Orange (#ff4500) and Lime Green (#32cd32)
Orange (#ffa500) and Green (#00ff00)
Lime Green (#32cd32) and Turquoise (#40e0d0)
Green (#00ff00) and Blue (#0000ff)
Turquoise (#40e0d0) and Purple (#6600ff)
Blue (#0000ff) and Off White (#f5f5f5)
Purple (#6600ff) and Coral (#ff7f50)
Off White (#f5f5f5) and bubblegum Pink (#ffc0cb)
Coral (#ff7f50) and Cherry Red (#ff0000)
As a reminder, keep in mind that color palettes often depend on the context, the purpose, and the medium where you will use them. Also, this ordering is based on the traditional primary colors but it is not always the case, some palettes could be organize differently"
Cherry Red (#ff0000) and Off White (#f5f5f5)
Coral (#ff7f50) and Yellow (#ffff00)
Bubblegum Pink (#ffc0cb) and Cherry Red (#ff0000)
Red-Orange (#ff4500) and Lime Green (#32cd32)
Orange (#ffa500) and Green (#00ff00)
Lime Green (#32cd32) and Turquoise (#40e0d0)
Green (#00ff00) and Blue (#0000ff)
Turquoise (#40e0d0) and Purple (#6600ff)
Blue (#0000ff) and Off White (#f5f5f5)
Purple (#6600ff) and Coral (#ff7f50)
Off White (#f5f5f5) and bubblegum Pink (#ffc0cb)
Coral (#ff7f50) and Cherry Red (#ff0000)
As a reminder, keep in mind that color palettes often depend on the context, the purpose, and the medium where you will use them. Also, this ordering is based on the traditional primary colors but it is not always the case, some palettes could be organize differently"
Финальная палитра цветов, сгенерированная с помощью искусственного интеллекта, выглядела следующим образом:
Милан использовал открытые данные OpenStreetMap и библиотеку Python — OSMnx, которая позволяет извлекать, моделировать и анализировать геопространственные данные из OSM. Для визуализации городской сети автор использовал библиотеку Python matplotlib.
В качестве примера Милан Яносов создал серию карт дорожной сети центра своего родного города в Венгрии с радиусом 1,3 км, используя цветовую палитру от ChatGPT.
Финальная серия карт дорожных сетей городов, которые являются лучшими для жизни на основе различных рейтингов:
Полезные материалы: